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RIESGO Y PREDICCIÓN

Diferencias entre: pronóstico, predicción, analítica predictiva y adivinación

riesgo_prediccionAntes de seguir con el tema de modelos matemáticos en el marco de la gestión del riesgo, me veo obligado a hacer este post por lo interesante que he encontrado el tema para su reflexión.

Recientemente he acabado un buen libro, del que no tardaré en hacer una reseña, del Dr. Eric Siegel, titulado “Analítica Predictiva” (Anaya. 2014), en el que podemos encontrar cantidad de ejemplos sobre la utilidad de esta disciplina.

Pero lo que sin duda me ha atraído más de este libro es una breve mención a la diferencia entre los siguientes conceptos: pronóstico, predicción, analítica predictiva y adivinación.

A veces, pequeños apuntes en un libro de una disciplina determinada, provocan que desarrollemos grandes ideas en otras disciplinas. Quizás por eso encuentro muy interesante leer sobre cualquier tipo de disciplina científica a la par que sobre filosofía o historia.

Pues bien, entiendo que el enfoque basado en riesgo requiere sin duda que intentemos definir y comprender bien la diferencia entre estos conceptos.

Cada uno de los conceptos se refiere a un nivel de concreción. Así, como dice el Dr. Siegel, “los pronósticos son predicciones globales, a nivel macroscópico”. Podríamos decir que los pronósticos buscan en especial “tendencias” de comportamientos muy generales y a medio o largo plazo.

En otro plano, las predicciones, actúan a un nivel digamos que más local y en un espacio temporal más concreto, siendo la analítica predictiva la que permite especificar cualidades concretas de los elementos de esas predicciones.

Finalmente, adivinar tiene un carácter de exactitud y concreción en espacio y tiempo.

Hablar de riesgo, como siempre decimos, implica hablar de incertidumbre, y hablar de incertidumbre implica hablar de pronosticar y predecir, pero nunca de adivinar, ya que si buscáramos certezas absolutas en tiempo y espacio, no trataríamos incertidumbres y por tanto, no cabría hablar de riesgo.

Pongamos un ejemplo. Imaginemos que estamos trabajando los presupuestos anuales del próximo ejercicio. Podemos analizar la marcha de la economía de nuestro País y de nuestro sector para acabar “pronosticando” que cabría esperar un aumento de nuestra rentabilidad. Por otro lado, podríamos generar un modelo, a partir de los datos de años anteriores y de las características de nuestro equipo de ventas, que nos permitiera hacer una “predicción” del volumen de ventas mensual que esperamos obtener. Y finalmente, podríamos utilizar la analítica predictiva, con esos mismos datos, para determinar hacia quien dirigir nuestros esfuerzos de marketing para maximizar las probabilidades de conseguir las ventas predichas.

Ahora bien, lo que no tendría ningún sentido es hacer esfuerzos de recolección y análisis de datos para “adivinar” cuántas unidades de un producto concreto comprará el cliente x el día y.

Y es quizás el hecho de que muchas veces esperamos respuestas adivinatorias lo que nos hace perder la fe en las respuestas predictivas.

Es rigurosamente cierto, como dice el Dr. Siegel, que: “…no se puede predecir con precisión, pero no podemos olvidar que un poco de predicción puede dar mucho de sí…Una empresa que no intente beneficiarse de la analítica predictiva es como una persona con memoria fotográfica que nunca se molesta en pensar”

 

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